[发明专利]融合评论的可解释性服装推荐方法、系统、设备及介质有效
| 申请号： | 201910024347.2 | 申请日： | 2019-01-10 |
| 公开（公告）号： | CN109754317B | 公开（公告）日： | 2020-11-06 |
| 发明（设计）人： | 陈竹敏;林于杰;任鹏杰;任昭春;马军;马尔腾·德莱克 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G06Q30/06 | 分类号： | G06Q30/06;G06F16/9535;G06N3/04 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 黄海丽 |
| 地址： | 250100 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本公开公开了融合评论的可解释性服装推荐方法、系统、设备及介质，包括：构建基于深度学习的编码器‑解码器神经网络模型；对基于深度学习的编码器‑解码器神经网络模型进行训练；将待推荐的上衣图片和下衣图片，同时输入到训练好的编码器‑解码器神经网络模型，该模型对上衣图片和下衣图片的匹配程度进行打分，根据打分排序给出推荐结果，同时给出匹配程度的模拟评论。其利用潜藏在用户评论中的有用信息来训练推荐模型，从而提升推荐的效果，同时能模拟用户给推荐的结果生成评论作为推荐的解释，提高推荐的可解释性。 | ||
| 搜索关键词： | 融合 评论 解释性 服装 推荐 方法 系统 设备 介质 | ||
【主权项】：
1.融合评论的可解释性服装推荐方法，其特征是，包括：构建基于深度学习的编码器‑解码器神经网络模型；对基于深度学习的编码器‑解码器神经网络模型进行训练；将待推荐的上衣图片和下衣图片，同时输入到训练好的编码器‑解码器神经网络模型，该模型对上衣图片和下衣图片的匹配程度进行打分，根据打分排序给出推荐结果，同时给出匹配程度的模拟评论。
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